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- from random import sample #导入抽样函数
- from sklearn.datasets import load_iris #导入鸢尾花数据集方法
- from sklearn.neural_network import MLPClassifier #导入神经网络包
- iris=load_iris()#加载鸢尾花数据集
- tr_index=sample(range(0,50),40)
- tr_index.extend(sample(range(50,100),40))
- tr_index.extend(sample(range(100,150),40))#抽样训练集序号
- te_index=[i for i in range(0,150) if i not in tr_index]#检验集序号
- tr_in=iris.data[tr_index] #训练集输入
- tr_out=iris.target[tr_index]#训练集输出
- te_in=iris.data[te_index]#检验集输入
- te_out=iris.target[te_index]#检验集输出
- modle=MLPClassifier(hidden_layer_sizes=1,max_iter=10).fit(tr_in,tr_out)#训练神经网络模型
- res=modle.predict(te_in)#对检验集的输入做检测
- print(res)
- print(te_out)
- print(sum(res==te_out)/len(res))#模型的准确度
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